分布式锁

NA
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分布式锁

  1. 控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式

  2. 解决方案

    1. Redis分布式锁

      1. 命令：加锁加过期时间set key value nx ex 10s，释放del key
      2. setNx 加锁，如果为空就set值，并返回1，如果存在(不为空)不进行操作，并返回0
      3. setNx 是redis命令中的方法，setIfAbsent 是java中的方法
      4. Redisson 通过lock，unlock方法加锁解锁，后台维持一个watchDog线程，每10s判断锁是否存在，存在自动续期

    2. Zookeeper分布式锁，通过顺序，临时节点去做

      1. 排他锁(独占锁)：在获取锁的时候，所有客户端尝试去创建临时子节点，最终只有一个能创建成功，获得锁，然后那些没抢到锁的节点注册监听，进入等待(羊群效应)

      2. 共享锁(读锁)：所有客户端去创建临时顺序节点，然后调用getChildren接口来获取所有的子节点列表，去判断是否拿到锁，编号最小的获取锁，其他的注册监听，监听的是比他序号小的那一个节点，进入等待 还可以用封装好的Curator去做，锁方案：排他锁，读写锁，可重入排他锁(acquire加锁，release释放)

      3. CountDownLatch：让一些线程阻塞直到另一些线程完成一系列操作后才被唤醒，做减法(共享锁)

      4. CyclicBarrier：与CountDownLatch相反，也就是做加法，开始是0，加到某个值的时候就执行

    3. 基于数据库

      1. 悲观锁：就是修改数据的时候先加锁，依靠数据库提供的锁机制 "For Update"
      2. 乐观锁：可以基于Version机制来实现，操作数据的时候先给表加一个版本，每操作一次，版本+1，更新之前先查询版本号，更新的时候再去比对一次，相等更新，不相等，就不更新，是一种无锁化修改值的操作，CAS就是乐观锁
分布式事务

事务是访问数据库的一个操作序列，CURD满足ACID原则

  1. ACID原则

    1. 原子性：不可分割
    2. 一致性：数据一致
    3. 隔离性：互不影响
    4. 持久性：数据持久

  2. CAP理论

    1. Consistency：一致性，当数据分布在多个节点上，从任意结点读取到的数据都是最新的状态
    2. Availability：可用性，所有请求都有响应，不会出现响应超时或响应错误
    3. Partition tolerance：分区容错性，一个节点挂了不影响其他节点提供服务

  3. BASE理论

    1. Basically Available：基本可用
    2. Soft state：软状态
    3. Eventually consistent：最终一致性

  4. 解决方案

    1. 通过@Transactional注解来做事务控制，他是基于SpringAOP来实现的，实质上就是拦截对象方法，对方法进行改造，增强，将具体的逻辑与事务处理解耦，默认情况下，只有来自外部的方法调用才会被AOP代理捕获，类内部方法之间调用不会引起事务行为，即使被调用方法使用@Transactional注解进行修饰
    // 场景：充值，退款
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = Exception.class)

    1. Propagation：事务传播行为

      1. 默认required 如果当前存在事务，则加入该事务，如果当前不存在事务，则创建一个新的事务
      2. requires_new 创建一个新的事务，如果当前存在，则把当前事务挂起

    2. Isolation：事务隔离级别

      1. 读未提交： 脏读
      2. 读已提交： 不可重复读
      3. 重复读： 幻读
      4. 序列化，隔离级别越高，并发能力越低
      5. Isolation.DEFAULT：使用底层数据库默认的隔离级别，mysql默认 重复读

    3. RollbackFor ：事务回滚的异常类型,默认只有RuntimeException才会回滚

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